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基于Adaboost的数据分类算法matlab仿真

基于Adaboost的数据分类算法matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序


1.程序功能描述

基于Adaboost的数据分类算法matlab仿真,分别对比线性分类和非线性分类两种方式。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

(完整程序运行后无水印)

3.核心程序

  1. ............................................
  2. for i = 1:2
  3. figure;
  4. plot(error,'-b^',...
  5. 'LineWidth',1,...
  6. 'MarkerSize',6,...
  7. 'MarkerEdgeColor','k',...
  8. 'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
  9. xlabel('迭代次数');
  10. ylabel('error');
  11. grid on
  12. %使用Boost给出的强分类器完成识别
  13. class1 = func_classify(Models, P_train);
  14. miss_classify = abs(class1 - T_train)/2;
  15. error_rate1 = sum(miss_classify)/(size(T_train,1));
  16. class2 = func_classify(Models, P_test);
  17. miss_classify = abs(class2- T_test)/2;
  18. error_rate2 = sum(miss_classify)/(size(T_test,1));
  19. figure;
  20. subplot(121);
  21. plot(P_train(T_train==1,1),P_train(T_train==1,2), 'b.');
  22. hold on;
  23. plot(P_train(T_train==-1,1),P_train(T_train==-1,2), 'g.');
  24. title(['训练集合,预测误差',num2str(error_rate1)]);
  25. hold off;
  26. subplot(122);
  27. plot(P_test(class2==1,1),P_test(class2==1,2), 'b.');
  28. hold on;
  29. plot(P_test(class2==-1,1),P_test(class2==-1,2), 'g.');
  30. title(['测试集合,预测误差',num2str(error_rate2)]);
  31. hold off;
  32. end
  33. 67

4.本算法原理

        Adaptive Boosting,通常简称为AdaBoost,是一种集成学习方法,由Yoav Freund和Robert Schapire于1996年提出。它通过结合多个弱分类器(即分类性能略优于随机猜测的分类器)来构建一个强分类器,从而显著提高预测准确率。AdaBoost的核心思想在于迭代地训练一系列弱分类器,并在每一轮中给错分样本赋予更高的权重,使得后续的弱分类器更加关注这些难分样本。最终,通过加权组合这些弱分类器的输出来做出最终决策。

      AdaBoost的一个重要特性是其具有很强的理论基础,保证了随着弱分类器数量T 的增加,训练误差会逐渐减小,直至达到零错误(在理论上,忽略过拟合的情况)。Freund和Schapire证明了AdaBoost在一定条件下具有最小化训练误差的性质,这一性质部分源于其损失函数的选择和权重更新的机制。

5.完整程序

VVV

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